TacticAI：面向足球战术的AI助手
机器学习
2023-10-18 v2 多智能体系统
机器学习
摘要
识别对手球队实施的关键战术模式并制定有效应对，是现代足球的核心。然而，以算法方式实现这一点仍是一项开放的研究挑战。为满足这一未竟需求，我们提出了TacticAI，一个由利物浦足球俱乐部领域专家密切协作开发与评估的AI足球战术助手。我们聚焦于分析角球，因为它们为教练提供了最直接的干预与改进机会。TacticAI结合了预测与生成组件，使教练能够有效采样并探索每种角球套路中替代的球员布置，并选择那些预测成功概率最高的布置。我们在若干相关基准任务上验证TacticAI：预测接球者与射门尝试，以及推荐球员位置调整。TacticAI的实用性由利物浦足球俱乐部足球领域专家开展的定性研究验证。我们表明，TacticAI的模型建议不仅与真实战术难以区分，而且在90%的情况下优于现有战术，并且TacticAI提供了一种高效的角球检索系统。尽管黄金标准数据可用性有限，TacticAI仍取得了这些结果，并通过几何深度学习实现了数据效率。
引用
@article{arxiv.2310.10553,
title = {TacticAI: an AI assistant for football tactics},
author = {Zhe Wang and Petar Veličković and Daniel Hennes and Nenad Tomašev and Laurel Prince and Michael Kaisers and Yoram Bachrach and Romuald Elie and Li Kevin Wenliang and Federico Piccinini and William Spearman and Ian Graham and Jerome Connor and Yi Yang and Adrià Recasens and Mina Khan and Nathalie Beauguerlange and Pablo Sprechmann and Pol Moreno and Nicolas Heess and Michael Bowling and Demis Hassabis and Karl Tuyls},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.10553},
year = {2023}
}
备注
32 pages, 10 figures